Stagiaire EPFL intelligence artificielle – Analyste de données appliquées - IA et gestion intel[...]

Stagiaire EPFL intelligence artificielle – Analyste de données appliquées - IA et gestion intelligente du froid

Entreprise familiale, Digitel SA (www.digitel.swiss) fournit depuis plus de 35 ans des solutions de régulation dans le domaine de la réfrigération. Nos automates de régulation et notre logiciel de supervision gèrent et surveillent plus d’un millier d’installations frigorifiques de clients actifs principalement dans la grande distribution alimentaire et dans l’industrie, en Suisse et en Europe.

Notre nouvel outil d’analyse énergétique « Amicool », qui exploite le traitement et l’analyse des données par un algorithme d’intelligence artificielle, est en train de révolutionner le monde du froid pour les supermarchés en promettant des économies d’énergie grâce à des diagnostics automatisés plus rapides et plus précis.

Afin de renforcer notre équipe Amicool, nous sommes à la recherche d'un(e) stagiaire EPFL engagé(e) sur notre site de Cugy (VD) :

Stagiaire EPFL intelligence artificielle – Analyste de données appliquées - IA et gestion intelligente du froid (6 mois)

Vous êtes curieux, autonome, et vous avez une appétence pour les projets innovants ?

Nous vous offrons un travail varié et passionnant, ainsi qu’une opportunité de créer un réel impact sur un produit innovant et ultramoderne, à la croisée de sujets porteurs comme l’intelligence artificielle et la durabilité. Nous sommes une petite équipe - bienveillante et passionnée - prête à vous accompagner dans votre montée en compétences.

Mission

En tant que stagiaire analyste de données appliquées, vous serez au cœur de l’optimisation de solutions IA appliquées à la gestion du froid. Vous interviendrez sur plusieurs aspects du projet, de l'analyse des données à la mise en œuvre de modèles prédictifs et d'optimisation en temps réel.

Vous serez amené à collaborer avec le reste de l’équipe sur l’une ou l’autre des activités suivantes :

• Collecte, traitement et nettoyage des données issues des systèmes de gestion du froid.
• Développement et entraînement de modèles de machine learning pour prédire et optimiser la consommation d'énergie.
• Mise en place d'algorithmes de gestion intelligente du froid dans des environnements réels.
• Analyse des performances des modèles et proposition de pistes d’amélioration.
• Collaboration avec les équipes techniques pour intégrer les solutions IA dans les systèmes existants.
• Rédaction de rapports techniques et présentation des résultats obtenus.

Profil recherché

Cette offre de stage s'adresse à un(e) étudiant(e) EPFL à la recherche d'un stage de fin d'étude.

Nous recherchons un(e) candidat(e) ayant :

• Des connaissances solides en IA, machine learning et analyse de données
• Une familiarité avec les arbres de décision et l'utilisation de métriques adaptées.
• Une bonne maîtrise des langages de programmation Python
• Une expérience avec les outils de traitement et de gestion de données (SQL, bases de données NoSQL) serait un plus.
• Une maîtrise des protocoles de communication MQTT pour la gestion de messages en temps réel entre appareils connectés.
• Des compétences en gestion de bases de données relationnelles (MariaDB, MySQL, etc.).
• Des compétences en optimisation et en gestion de l’énergie sont un atout.
• Une expérience ou une familiarité avec l’environnement Amazon AWS est un atout.
• Un excellent esprit d’analyse, un sens de l'initiative et une capacité à travailler en équipe.
• La maîtrise du français est requise.

Vous voulez en savoir plus? Nous répondons volontiers à vos questions au 021 731 07 60. Votre dossier de candidature complet peut nous être envoyé à l’adresse : jobs@digitel.swiss

Lieu de travail: 1053 Cugy (VD) Type de contrat :

Stage Masters concernés : - Science et ingénierie computationnelles - Informatique - Système de communication - Science des données ou tout autre profil se retrouvant dans le descriptif.

• Date de début : Dès février 2025 et jusqu’en septembre
• Durée du stage: jusqu'à 6 mois